加载特定的训练模型

Question

当前，我正在使用加载先前训练过的模型

with tf.Session() as sess:
    saver.restore(sess, tf.train.latest_checkpoint('./'))

加载记录在保存模型时创建的文件“检查点”中的文件。但是，文件“检查点”始终是指上一个训练有素的模型，因此，如果我要加载其他模型，则必须手动编辑“检查点”文件以更改模型名称。

我的问题是，如何在不手动编辑“检查点”文件的情况下恢复与我创建的上一个模型不同的训练模型？

Answer 1

您可以使用jsonpickle保存变量和模型，然后再加载它们。 例如：

sklearn_model = RandomForestClassifier()
sklearn_model.fit(x,y)
model_object = jsonpickle.pickler.Pickler.flatten(sklearn_model)
model = jsonpickle.unpickler.Unpickler.restore(model_object)
model.predict(new_x)

您现在所需要的就是随时保存模型，并根据需要加载它。 model_object是可以保存到文件中的JSON代码。您可以阅读有关软件包here

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